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Étude de cas · WordPress · ACF · SEO

OpenLang : structurer un catalogue complexe de formations dans WordPress

OpenLang possède une offre de formation riche : langues, objectifs, métiers, certifications et financement. Le projet consiste à rendre cette complexité administrable et compréhensible sans créer chaque page à la main.

Formation · catalogue complexe · WordPress

Travail réalisé
sur ce projet.

Le détail ci-dessous sert à montrer la logique de travail, pas à transformer le portfolio en catalogue de mots-clés.

01 — Action Structuration d’un type de contenu Formation avec champs ACF dédiés. Projet réel
02 — Action Organisation par taxonomies : langues, objectifs, métiers et certifications. Projet réel
03 — Action Modèles administrables pour standardiser les informations importantes sans enfermer l’équipe dans du code. Projet réel
04 — Action Travail des canonicals, sitemap, réécritures d’URL et maillage entre formations et certifications. Projet réel
05 — Action Automatisation de la création et de l’administration d’un volume important de formations. Projet réel
06 — Action Évolution des parcours CPF, certifications et contenus stratégiques selon les priorités SEO. Projet réel

Ce que cette structure
permet d’obtenir.

Le catalogue repose sur une structure réutilisable plutôt que sur une collection de pages indépendantes. L’administration, le SEO et les évolutions futures peuvent ainsi partager la même logique de données.

Pourquoi je n’affiche pas un chiffre artificiel

Une étude de cas crédible doit distinguer ce qui a réellement été mesuré de ce qui relève de l’objectif ou de la méthode. Lorsqu’une donnée Search Console, conversion ou position est vérifiable et publiable, elle peut être ajoutée. Sinon, je préfère ne pas l’inventer.

Ce que je retiens
de ce projet.

01

Principe

Un gros WordPress doit être pensé comme un système de contenu, pas comme une suite de pages Elementor.

02

Principe

Les taxonomies deviennent utiles lorsqu’elles correspondent à de vraies façons de chercher et de naviguer.

03

Principe

L’automatisation n’est pertinente que si le modèle de données est suffisamment propre pour éviter de multiplier les erreurs.

Pages liées
à cette expertise.

Chaque étude de cas renforce une prestation identifiable plutôt que de rester isolée dans le portfolio.

Un projet sérieux
commence par un problème
clairement défini.

OpenLang · étude de cas vérifiable

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